Deep Reinforcement Learning cu Python: Cu Pytorch, Tensorflow și Openai Gym

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 12 voturi.

Titlul original:

Deep Reinforcement Learning with Python: With Pytorch, Tensorflow and Openai Gym

Conținutul cărții:

Învățarea de întărire profundă este o disciplină în creștere rapidă care are un impact semnificativ în domeniile vehiculelor autonome, roboticii, sănătății, finanțelor și multe altele. Această carte acoperă învățarea profundă de întărire utilizând modele de învățare deep-q și de gradient de politică cu exerciții de codificare.

Veți începe prin revizuirea proceselor decizionale Markov, a ecuațiilor Bellman și a programării dinamice, care formează conceptele de bază și fundamentul învățării de întărire profundă. În continuare, veți studia învățarea fără model, urmată de aproximarea funcțiilor utilizând rețele neuronale și învățarea profundă. Urmează diferiți algoritmi de învățare profundă prin consolidare, cum ar fi rețelele q profunde, diferite tipuri de metode actor-critic și alte metode bazate pe politici.

Veți analiza, de asemenea, dilema explorare vs exploatare, un considerent cheie în algoritmii de învățare prin consolidare, împreună cu căutarea în arbore Monte Carlo (MCTS), care a jucat un rol cheie în succesul AlphaGo. Capitolele finale se încheie cu punerea în aplicare a învățării prin consolidare profundă utilizând cadre populare de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow și PyTorch. În cele din urmă, veți înțelege învățarea profundă de întărire împreună cu rețelele q profunde și implementarea modelelor de gradient de politică cu TensorFlow, PyTorch și Open AI Gym.

Ce veți învăța

⬤ Examinați învățarea de întărire profundă.

⬤ Implementați algoritmi de învățare profundă utilizând mediul Gym al OpenAI.

⬤ Codificați-vă proprii agenți de joc pentru Atari folosind algoritmi de critică a actorilor.

⬤ Aplicați cele mai bune practici pentru construirea modelelor și formarea algoritmilor.

Pentru cine este această carte

Dezvoltatori și arhitecți de învățare automată care doresc să rămână în fruntea curbei în domeniul AI și al învățării profunde.